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多重技術融合正在影響機器人發展
尖端技術提升製造業競爭力

【作者: 蘇翰揚】   2024年07月19日 星期五

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在人工智慧演算法的推動下,這些機器人具有適應、學習和動態優化操作的能力,因此,生產線、物料搬運和品質控制中的重複性任務現在可以以更高的精度、速度和靈活性執行。



在快速發展的製造業格局中,機器人、人工智慧(AI)和擴增實境/虛擬實境(AR/VR)技術的整合正在徹底改變傳統製造流程,過去的幾年裡,這些領域取得了重大進展,改變材料的製造方式、流程的最佳化,以及工人與機器的協作方式,這些尖端技術的引入來提升製造業的生產力、創新和競爭力,機器人不再只是工具,他們已經成為企業聰明的合作者。


人工智慧是產業認知革命的關鍵組成:透過收集和分析每個生產階段產生的大量數據,人工智慧演算法可以發現獨特的見解、預測結果並以前所未有的方式優化營運。這使業者能夠做出數據驅動的決策,從而提高效率、最大限度地減少停機時間並提高產能,人工智慧還使製造商能夠根據不同的客戶需求和偏好來客製化他們的產品,從而為個人化發展新的可能性。


然而,僅靠數據分析不足以推動這一演變。製造商越來越認識到連接物理世界和數位世界的必要性。擴增實境(AR)和虛擬實境(VR)技術模糊實體領域和數位領域之間的界限,提供身臨其境的體驗,同時也完全改變生產流程。


擴增實境透過智慧眼鏡為工作人員提供情境資訊、視覺化和即時指令,從而提高培訓品質、促進維修和任務執行,另一方面,虛擬實境模擬允許製造商在虛擬環境中設計、原型設計和優化產品,有助於降低成本、加快上市時間並提升企業創新能力,而AR/VR的利用使製造商能夠超越傳統生產方法的限制,在設計、協作和客戶參與方面開闢新的可能性。關鍵在於這些技術的協同整合。


人工智慧驅動的機器人與AR視覺化的協作允許機器人和工人之間的即時協作,從而帶來無與倫比的效率、品質和安全性,這過程中值得注意的一個是新一代人工智慧的出現,以ChatGPT為例,它能與聊天機器人進行自然語言互動,其最大優勢在於能夠理解複雜的查詢並即時提供準確的回應。


當今的全球業者利用此類人工智慧模型在元宇宙中建立虛擬世界,其中模擬可以提高生產效率,透過利用產生的數據,可以創建三維環境,反映現實並實現有效的數據分析和互動,機器人技術、人工智慧和AR/VR在工業生產中的結合可以簡化操作、降低成本並提高生產率,提供先進工具,而無需大量的財務投資和與配置和維護這些內部系統相關的技術複雜性,這種營運策略使業者能夠專注於其核心競爭力,同時受益於自動化,結合AR/VR、人工智慧、物聯網等其他先進技術,各產業的龍頭將能夠獲得多技術融合的競爭優勢,成為未來的領導者。


生成式人工智慧如何帶來額外效益?

在人工智慧方面,當今的生成式人工智慧技術正在為製造商提供更多的力量。ChatGPT是由人工智慧驅動的使用自然語言處理的最新技術,它運用深度學習演算法使用戶能與聊天機器人交談,引起業者、設計師和工程師注意的是,它可以理解複雜的問題並幾乎立即提供非常準確的答案。


由於採用對話式人工智慧功能開發,因此生成式人工智慧可以立即理解用戶查詢並產生適合對話上下文的聽起來自然的回應,它還具備內建記憶體功能,可以儲存過去對話的訊息,以便更好地回應後續對話,當今的領先製造業者正在建立ChatGPT等AI模型,以幫助在虛擬世界中創建虛擬世界來運行模擬並提高生產力/效率指標。更具體地說,ChatGPT和Metaverse等人工智慧工具可以幫助創建複製現實世界的3D環境,並且可以利用所使用的數據進行分析、運行模擬以及更有效地與數據互動。



圖一 : 生成式人工智慧技術正在為製造商提供更多的力量。ChatGPT是由人工智慧驅動的使用自然語言處理的最新技術。
圖一 : 生成式人工智慧技術正在為製造商提供更多的力量。ChatGPT是由人工智慧驅動的使用自然語言處理的最新技術。

自從Google在2022年展示用於機器人應用的變壓器RT-1以來,多個參與者正在推動GenAI在機器人中的普及化,除了Google之外,Meta、OpenAI和豐田等公司也在其機器人應用中試驗或測試大量的基礎模型,來自中國的服務機器人供應商,如達闥科技和獵戶星,已經開發自己的基礎模型,並計劃將其與客戶端軟體系統整合。


GenAI帶來的另一個發展是人形機器人的普及,作為最接近人類外形的機器人類型,許多技術機器人專家認為類人GenAI和人形機器人的整合是和諧的,在這一浪潮中,AgilityRobotics、BostonDynamics、Figure、FourierIntelligence、Tesla和UBTech等公司推出用於製造業和服務領域的各種人形機器人。然而,該技術仍處於起步階段,未來五年內不太可能大規模推廣,自動導引車(AGV)和自主移動機器人(AMR)仍然是GenAI支援的更成熟的型態。


然而,GenAI是資源密集型的。在大多數產業中,GenAI部署發生在雲端,因為模型需要大型圖形處理單元(GPU)叢集來進行訓練和推理。相反,機器人傾向於本地處理,通常參與優先考慮即時控制和超低延遲響應的任務和關鍵業務應用程式。雖然NVIDIA的GPU仍然是雲端基礎設施和機器人的首選AI晶片組架構,但高通、英特爾和AMD等非GPU供應商已經推出了針對設備上機器人應用的AI系統單晶片(SoC)或專用AI晶片組,例如機器視覺、導航和地圖繪製等,未來這塊領域的晶片爭奪戰還有得打。


全球十大AI機器人業者

以下整理十家知名人工智慧結合機器人的解決方案業者供參考。


一、Anduril

航空航太和國防科技公司Anduril為自主實體開發軟體,這些實體是可以遠端操作的無人駕駛飛機和車輛。透過結合機器人技術和軟體功能,該公司可以在不危及人類生命的情況下執行複雜的情報、監視和偵察任務。



圖二 : Anduril為自主實體開發軟體可以遠端操作的無人駕駛飛機和車輛。(source:Anduril)
圖二 : Anduril為自主實體開發軟體可以遠端操作的無人駕駛飛機和車輛。(source:Anduril)

二、RapidRobotics

RapidRobotics為製造環境提供機器人解決方案,其主要產品是RapidMachineOperator,這是一種機器人機器操作員,作為低成本自動化解決方案進行銷售。這款簡單的機器人由RapidRobotics設置和維護,可按月訂閱,可在從電子到醫療設備的所有主要製造領域工作。


三、波士頓動力公司

波士頓動力公司的Spot機器人看起來像一個人工智慧狗機器人,它具有固有的平衡感和感知力,這是該公司稱之為「運動智慧」的人工智慧產物,Spot可用於工業檢查,讓客戶可以遠端使用機器人在可能困難或危險的地形中導航。



圖三 : 波士頓動力公司的Spot機器人看起來像一個人工智慧狗機器人。(source:波士頓動力)
圖三 : 波士頓動力公司的Spot機器人看起來像一個人工智慧狗機器人。(source:波士頓動力)

四、AutoStore

透過使用機器人技術,AutoStore幫助企業提供訂單履行解決方案,公司專門提供多維資料集儲存自動化,從而優化空間效率,該公司在其係統中提供五個模組:機器人、網格、垃圾箱、連接埠和控制器,每個模組的功能協作檢索訂單產品、管理和儲存庫存以及履行訂單。


五、GrayMatterRobotics

GrayMatterRobotics開發機器人技術與人工智慧的軟體來協助提升營運效率,該公司致力於透過為商業機器人建立人工智慧大腦來簡化繁瑣的任務,公司的第一個開發產品Scan&Sand是一種地板操作員,可使用感測器持續打磨材料。


六、Futronics

Futronics為醫療保健產業建立人工智慧服務機器人,該機器人將透過基於雲端的平台進行管理。該公司相信,其數位生態系統將提高患者接受護理時的效率和使用者體驗,機器人將執行送餐、步行訓練和個人交通等任務,該公司的自動化軟體可作為命令系統,為每個機器人分配任務、監控路線並報告數據使用率。


七、ScytheRobotics

ScytheRobotics為草坪護理產業開發產品和技術,同時消除污染風險。該公司的旗艦產品M.52是一款商用全電動自動割草機,採用語意感知、3D映射、精確定位和規劃控制進行操作,其他功能包括360度感測器、降噪和全天電池續航時間。


八、Cruise

Cruise將人工智慧與機器學習和機器人技術結合,開發自動駕駛汽車,該公司在汽車的整個規劃、模擬和基礎設施中使用人工智慧,以確保這些機器能夠即時可視化周圍的世界並安全地做出反應。



圖四 : Cruise將人工智慧與機器學習和機器人技術結合,開發自動駕駛汽車。(source: Cruise)
圖四 : Cruise將人工智慧與機器學習和機器人技術結合,開發自動駕駛汽車。(source: Cruise)

九、BrainCorp

BrainCorp的專有技術使人工智慧機器人具有適應性和靈活性,因此它們可以在倉庫和商店樓層等非結構化環境中導航。這些機器人還具有測繪、路由、表面異常檢測、物體迴避和基於雲端的資料擷取功能。BrainCorp的機器人EMMA在沃爾瑪商店進行了下班後地板清潔測試。


十、LocusRobotics

LocusRobotics生產自主移動機器人來支援倉庫運作。例如,LocusMax的有效負載能力高達3,000磅,而LocusOrigin則配備了8個攝影機和感測器,因此可以與人類協作共同完成訂單。


結語:回到原本的人機協作精神

雖然我們經常擔心人們會因為人工智慧和機器人技術而失去工作,但從長遠來看,我們需要智慧機器人來填補工作,調查指出,超過一半的日本企業表示他們找不到足夠的全職員工,當前狀況是,十分之一的人已經超過80歲,導致沒有足夠的工人可供使用。


例如,自動駕駛汽車在很大程度上仍處於開發階段,但當計程車司機年齡已經80歲時,消費者對自動駕駛、智慧汽車的需求就變得更加迫切。而這不僅是日本的問題,德國的工業也面臨類似的問題──嬰兒潮世代退休,而由於出生率低,進入就業市場的工人數量減少,目前德國有4,580萬名工人,但預計到2035年將流失700萬名工人,使得製造業必須投入機器人生產力。


無論如何,不可否認的是,智慧機器人已進入製造業、醫療、航空航太等產業,他們接受機器學習培訓,執行汽車組裝、自動駕駛汽車供電、品質檢查和醫療援助等任務,這些機器人比人類更快、更精確地執行任務,並且可以部署在危險之處,而伴隨人工智慧技術的進步,使用機器人的潛在好處正在擴大,即便存在失業問題,但智慧機器人提供的優勢已經徹底改變許多行業,使生產效率更上層樓。


世界經濟論壇認為,從長遠來看,被摧毀的工作崗位數量將被創造的「明天的工作」數量所超越,但同時,將會出現大量的勞動力中斷,未來人類將需要時間與方法來跟更智慧的機器人協作。


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